Coding Agents for Generalized Task and Motion Planning Problems
编码智能体求解广义任务与运动规划问题
🧭 Coding Agent 自动化 TAMP 程序合成
编码智能体在28个仿真环境中自动合成可泛化的TAMP程序，成功率56%–95%，超越手工规划器与LLM基线
📌 工作参考价值（4 点）
- 合成与执行解耦，离线产出可部署策略：LLM 在沙盒里把规则写成确定性代码，在线只跑代码而非每次 LLM 推理，文中平均每实例计算量降低一个数量级。电商 Agent 做选品、出价、推荐策略时，可让 LLM 在历史日志或仿真环境中生成 Python/SQL 函数，离线验证后部署，节省线上 token 成本与延迟。
- 固定合成预算 + 大规模留出评估：用 980 个程序 × 100 实例做统计评估，比单次 one-shot 更有说服力。业务 Agent 评测可仿照：给每个 agent 固定交互步数，在留出日志或 synthetic users 上跑多组实验，避免只报平均值而忽略环境难度分布。
- 用交互校准模型、测试边缘 case：日志显示 agent 会主动构造极端场景来修正物理模型。推荐/广告 Agent 可提供 shadow traffic 或合成用户，允许其在受限交互中做反事实测试和自我纠错，而不是只做被动 rollout。
- 保留完整 prompt 与程序 trace：可复现性做法值得借鉴；业务中要求 Agent 输出中间程序并记录决策轨迹，便于审计、调优和上线回滚。